Des prévisions financières réussies nécessitent désormais un état d’esprit extrêmement agile de la part des directions financières, centré avant tout sur les raisons sous jacentes aux évolutions, en d’autres termes ‘le chiffre d’affaires a augmenté ou baissé parce que.

Adopter cette approche doit leur permettre de prendre des décisions structurées et d’anticiper l’évolution rapide des conditions du marché en remettant le P dans Planning & Analyse Financière (P&AF).

Pour déterminer précisément les paramètres qui influent sur le chiffre d’affaires, les Directeurs Administratifs et Financiers doivent aujourd’hui se tourner vers le Big Data. Les processus étant désormais de plus en plus digitaux, gérer le flux des informations entrant et sortant d’une organisation est devenu aussi stratégique que la gestion efficace de son Cashflow.

De fait, une enquête Fivetran conduite en 2020 par Dimension Research a révélé que les responsables financiers étaient les premiers parmi les autres départements des entreprises à disposer d’outils de Business Intelligence pour les aider à obtenir des informations stratégiques.

Mais les données nécessaires pour une définition des budgets, des prévisions et un planning financier efficaces ne peuvent provenir des seules équipes des directions financières. Leurs responsables doivent élargir leur vision pour incorporer des données issues de tous les départements de l’organisation.

Combiner les données provenant de diverses sources pour de meilleures prises de décisions

Depuis le début de la pandémie, les changements dans les comportements des clients ont été difficiles à suivre et quasi impossibles à prédire. Les directions financières doivent faire preuve d’agilité pour s’adapter à l’évolution des opérations de leur entreprise, qui n’a jamais été aussi accélérée.

Y parvenir nécessite une planification en continu, dans laquelle les responsables doivent prendre des décisions nombreuses et rapides sur la base d’informations générées par le Big Data pour rester en phase avec les transformations du marché et conserver un avantage concurrentiel.

Ceci veut dire que les différentes fonctions au sein d’une organisation ne peuvent plus fonctionner en silos, car chacune des équipes concernées – qu’il s’agisse du marketing, du service client et de l’informatique par exemple – aura accès à des données qui produiront de la valeur pour les clients.

Pour les directions financières, se connecter avec ces autres fonctions et combiner leur analyse financière avec des informations issues d’autres sources, comme les données marketing, leur apportera une vision plus complète des paramètres qui soit causent problème, soit fonctionnent particulièrement bien.

Cette combinaison leur révèlera les causes des variations du chiffre d’affaires et leur indiqueront beaucoup plus clairement où affecter les ressources, spécialement durant des périodes de crise ou d’incertitude, en optimisant leurs prises de décisions.

L’importance de la centralisation des données pour un planning financier en continu

Une planning financier en continu s’appuie à la fois sur la disponibilité et la démocratisation de l’usage des données afin d’impliquer plus d’intervenants au sein de l’organisation dans le processus de prise de décision. Toutefois, ce type de collaboration recèle un défi technique : le simple fait que chaque département en silo dispose de différentes sources d’informations et de différents ensembles de données pour travailler veut dire que les combiner pour disposer d’informations holistiques, et ainsi prendre des décisions efficaces, est plus difficile qu’il n’en a l’air.

Pour fournir aux directions financières une approche unifiée des données et les informations financières holistiques qui en découlent, les entreprises doivent établir une source unique de la vérité, accessible à tous. En fait, le cabinet Gartner a révélé que 73% des responsables financiers sont en faveur d’une source centralisée et étroitement gouvernée des données, et cette proportion va probablement augmenter au fur et à mesure qu’ils reconnaîtront l’intégrité de cette approche.

Les tableurs ont longtemps été des outils utiles pour le planning financier, mais ils n’ont pas été conçus pour réaliser des prévisions intégrant l’entreprise dans son ensemble. Utiliser le Big Data nécessite un processus d’analyse de données capable de s’adapter et d’évoluer en fonction des tendances du marché et des variations des revenus qui en découlent. Les tableurs, par comparaison, sont nuisibles à la productivité et créent les silos qui rendent les données trop dispersées et compliquées à exploiter. Ce type de processus manuels retarde l’accès effectif aux informations utiles, et par conséquent les prises de décisions.

De plus, en raison d’un manque de disponibilité des données, celles-ci ne sont parfois pas prêtes pour l’analyse financière aussi rapidement que nécessaire pour cette approche, et une seule source de données indisponible peut générer des retards conséquents. Les directions financières devant s’appuyer sur des sources de données de plus en plus disparates, ceci peut devenir une vraie barrière pour une combinaison des données en temps réel.

Et comme le planning en continu implique des éléments opérationnels en constante évolution, ceci nécessite une recombinaison non moins constante des données pour découvrir de nouveaux progrès et de nouvelles opportunités pour l’entreprise dans son ensemble. Cela a pour conséquence que les schémas de données sont en perpétuel mouvement, de nouveaux ensembles de données étant constamment ajoutés.

Pour éliminer ces problèmes, de plus en plus d’entreprises choisissent d’automatiser les processus de consolidation et de validation de toutes les informations nécessaires aux prises de décisions financières, permettant ainsi aux équipes des services financiers de se concentrer sur des activités telles que la mise à jour des budgets en temps réel et la création de prévionnels évolutifs pour des prises de décisions plus agiles.

Intégrer des processus de planning séparés dans un seul processus en continu aide les directions financières à progresser de façon la plus transparente possible des données aux informations, et des informations aux actions qui influenceront positivement la marche de l’entreprise et sa croissance.

Le ‘modern data stack’, partie intégrante des ressources du directeur financier

Les analytics les plus performantes résident souvent au sein du département financier des entreprises, et c’est donc régulièrement la mission des directeurs et autres responsables financiers de promouvoir les technologies capables de centraliser et de démocratiser l’exploitation des données en interne.

Le concept du ‘modern data stack’ est voué à devenir partie intégrante de la boîte à outils du directeur financier, permettant une exploitation plus large des données au sein de l’entreprise, des prises de décisions plus rapides et des prévisions plus précises. Même si l’évolution des données client ont souvent une grande importance actuellement, tous les ‘workflows’ doivent toujours être sont le contrôle de la finance. Les directions financières devront ainsi impliquer les autres équipes dans le planning financier, et utiliser les ensembles de données appropriées pour y parvenir.

À travers cette collaboration avec les autres fonctions de l’entreprise, les responsables financiers peuvent devenir le fer de lance d’une transformation qui accélère l’amélioration des performances dans les conditions du marché d’aujourd’hui, en évolution rapide.

Par Nate Spohn, VP EMEA, Fivetran